# Labelbox vs SuperAnnotate

Labelbox enregistre 762 803 visites mensuelles avec une croissance mensuelle de -22,8 % et un modèle tarifaire Tarifs sur demande. SuperAnnotate enregistre 386 034 visites mensuelles avec une croissance de +37,4 % et un modèle tarifaire Essai gratuit, Tarifs sur demande.

| Métrique | [Labelbox](https://openaitools.app/fr/tool/labelbox) | [SuperAnnotate](https://openaitools.app/fr/tool/super-annotate) |
| :--- | :--- | :--- |
| URL du site web | https://labelbox.com | https://www.superannotate.com |
| Catégories | Outils de développement IA, AI API, AI Workflow, Outils de productivité IA | AI Workflow, Outils de développement IA, Gestion de projet IA |
| Modèle tarifaire | Tarifs sur demande | Essai gratuit, Tarifs sur demande |
| Visites mensuelles | 762 803 | 386 034 |
| Taux de croissance mensuel | -22,8 % | +37,4 % |
| Marché principal | États-Unis | États-Unis |
| Visites directes | 370 024 | 248 258 |
| Score d'avis | 4,4 | 4,6 |
| Nombre d'enregistrements | 0 | 0 |
| Plateformes prises en charge | Site web | Site web |

## Labelbox

Labelbox occupe une position inhabituelle dans la pile IA : l'entreprise ne vend pas d'abord un chatbot ou un générateur, mais les environnements et les données dont les modèles apprennent, ainsi que les agents qui reprennent le travail récurrent d'ingénierie et de recherche. L'affirmation de la page d'accueil est directe : les laboratoires d'IA de pointe s'entraînent sur les environnements et données d'experts de Labelbox, tandis que les équipes d'ingénierie et de recherche confient leur arriéré récurrent à des agents sur Recursion. Un récent tour de table de série E de plus de 100 millions de dollars signale un pari solidement financé.,Pour les entreprises, la moitié la plus récente du produit est Recursion. Les agents sont déclenchés par des signaux réels — une compilation échouée, une alerte PagerDuty, une nouvelle version de dépendance, un checkpoint de modèle, un planning du lundi matin — puis travaillent en arrière-plan jusqu'à l'achèvement. Les exemples mis en avant sont des livrables concrets plutôt que des résumés : une pull request testée avec lien de prévisualisation, un brouillon de post-mortem dans Confluence avec chaque événement sourcé, un tableau d'ablation nommant les changements déterminants, ou un correctif pour chaque service exposé après une CVE critique. Un agent évaluateur note chaque exécution, et la session notée laisse des mémoires, des notes et des compétences que la session suivante lit avant d'agir.,Le socle d'origine reste l'activité de données : labellisation, annotation, curation et évaluation de modèles avec l'appui de relecteurs humains experts, pour la vision par ordinateur, le NLP, le fine-tuning supervisé, le RLHF et le red teaming. En pratique les deux moitiés se renforcent, puisque les environnements qui produisent des données d'entraînement de qualité sont ceux où les agents apprennent à faire un vrai travail. La tarification est de type entreprise, passe par les équipes commerciales et dépend des volumes de données et de l'usage des agents, sans offre publique en libre-service.

**Tarifs et offres:** Tarification sur demande. Labelbox ne publie pas d'offres en libre-service ni de grille tarifaire publique ; son parcours tarifaire invite les équipes intéressées à échanger avec les ventes, et le coût dépend de l'ampleur de la production de données, du déploiement des agents et des exigences d'entreprise. Aucune offre gratuite n'est publiée. Il est recommandé de demander un devis selon vos volumes et cas d'usage.

- **Annotation et labellisation avec experts:** Annotation structurée, curation des données, évaluation de modèles et relecture humaine sur des tâches de vision, de langage et génératives, à la base des données d'entraînement et d'évaluation.
- **Sessions d'agents autonomes:** Les agents Recursion démarrent seuls depuis des compilations, alertes, commits, checkpoints et plannings, puis travaillent en arrière-plan jusqu'à l'achèvement de la tâche.
- **Spécialistes par métier:** Des agents spécialisés couvrent l'ingénierie logicielle, la fiabilité, la sécurité, la recherche ML, les évaluations, la R&D, le produit et la finance, du test instable au brouillon de post-mortem.
- **Des résultats notés qui s'accumulent:** Chaque exécution est notée, et les sessions notées laissent des mémoires, notes et compétences que la session suivante lit avant d'agir.
- **Intégrations natives outils et données:** Les agents opèrent sur les outils déjà en place : GitHub, Jira, Linear, Slack, Datadog, PagerDuty, BigQuery, Databricks, Vercel et fournisseurs cloud.

**Forces:** Couvre les deux faces du problème : production de données d'entraînement et d'évaluation, et agents qui agissent sur le travail récurrent; Adossé à un récent tour de série E de plus de 100 M USD et adopté par des laboratoires d'IA de pointe; Les exécutions d'agents produisent des livrables concrets et vérifiables — tests, réexécutions, ablations — plutôt que des suggestions non contrôlées; S'intègre à la chaîne d'outils existante : GitHub, Jira, Linear, Slack, Datadog, PagerDuty, BigQuery et Databricks

**Limites:** Pas de tarification en libre-service ni d'inscription ouverte : tout passe par un échange avec les ventes, ce qui ralentit l'évaluation; La plateforme suppose une véritable infrastructure d'ingénierie et de recherche (GitHub, clouds, entrepôts de données); Le positionnement a basculé rapidement vers les sessions d'agents autonomes ; ceux qui veulent seulement de l'annotation trouveront l'ensemble surdimensionné

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/fr/tool/labelbox.md)

## SuperAnnotate

SuperAnnotate is an AI data platform that combines a collaborative multimodal annotation editor, an expert data-operations team, and the orchestration layer needed to move curated datasets into training, evaluation, and production pipelines. It is aimed at teams building computer vision, NLP, audio, and generative AI systems who need reliable, high-quality ground truth at scale.

**Tarifs et offres:** SuperAnnotate publishes three main tiers: Starter, Pro, and Enterprise. Starter is described as an entry point for small projects, Pro targets scaled AI and MLOps workloads and is sold via a demo request, and Enterprise is quoted through sales for well-established, recurring, high-volume programs. Published plan comparison highlights compute orchestration allowances of roughly 1K compute hours on Starter, 2.5K on Pro, and 10K on Enterprise, with SSO, dedicated Slack channels, a customer success manager, a solutions engineer, and AI DataOps consulting reserved for higher tiers. Exact prices are not listed publicly, so you should contact the vendor for a quote.

- **Customizable multimodal editor:** One configurable annotation surface for image, video, text, and audio projects, so multimodal datasets can be labeled without switching tools.
- **Data curation and exploration:** Search, filter, and inspect datasets to find the examples that will most improve a model, then route them into targeted annotation or review queues.
- **Analytics and insights:** Dashboards for annotation volume, reviewer agreement, and project progress, plus advanced analytics on upper tiers for program-level reporting.
- **Compute orchestration:** Metered orchestration capacity for running annotation, evaluation, and data-processing workloads, scaled by plan from roughly 1K to 10K compute hours.
- **Managed Data Operations:** Optional access to SuperAnnotate's own annotation experts and AI DataOps consultants to run large or specialized data programs end to end.

**Forces:** Unified editor removes the need to maintain separate tools per modality; Rich project management and quality analytics suited to large distributed teams; Enterprise-grade governance features such as SSO and dedicated support channels; Managed data-operations services let you outsource complex or high-volume programs

**Limites:** No public list price, so budgeting requires a sales conversation; Advanced analytics, SSO, and dedicated support are locked to higher tiers; The breadth of features can be heavy for individuals or very small teams; Compute orchestration capacity is metered and may require planning for large jobs

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/fr/tool/super-annotate.md)

## Questions fréquentes

### Comment Labelbox et SuperAnnotate se comparent-ils en termes de trafic mensuel ?

Labelbox enregistre 762 803 visites mensuelles, tandis que SuperAnnotate enregistre 386 034. Les estimations de trafic décrivent la taille de l'audience, pas la qualité du produit.

### Comment leurs taux de croissance se comparent-ils ?

Labelbox a un taux de croissance mensuel de -22,8 % ; SuperAnnotate a +37,4 %.

### Comment les tarifs se comparent-ils ?

Labelbox : Tarifs sur demande. Tarification sur demande. Labelbox ne publie pas d'offres en libre-service ni de grille tarifaire publique ; son parcours tarifaire invite les équipes intéressées à échanger avec les ventes, et le coût dépend de l'ampleur de la production de données, du déploiement des agents et des exigences d'entreprise. Aucune offre gratuite n'est publiée. Il est recommandé de demander un devis selon vos volumes et cas d'usage. SuperAnnotate : Essai gratuit, Tarifs sur demande. SuperAnnotate publishes three main tiers: Starter, Pro, and Enterprise. Starter is described as an entry point for small projects, Pro targets scaled AI and MLOps workloads and is sold via a demo request, and Enterprise is quoted through sales for well-established, recurring, high-volume programs. Published plan comparison highlights compute orchestration allowances of roughly 1K compute hours on Starter, 2.5K on Pro, and 10K on Enterprise, with SSO, dedicated Slack channels, a customer success manager, a solutions engineer, and AI DataOps consulting reserved for higher tiers. Exact prices are not listed publicly, so you should contact the vendor for a quote.

## Alternatives

| # | Nom de l'outil | Visites mensuelles | Taux de croissance mensuel | Modèle tarifaire | Summary | Profile (Markdown) |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| 1 | [Roboflow](https://openaitools.app/fr/tool/roboflow) | 1 431 204 | +6,6 % | Freemium, Tarifs sur demande | Optimise les flux de vision par ordinateur de bout en bout, mais manque l'orchestration d'agents d'entreprise de Labelbox. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/roboflow.md) |
| 2 | [Appen](https://openaitools.app/fr/tool/appen-com) | 665 840 | +0,2 % | Tarifs sur demande | Extensive human-validated training datasets and alignment services, but lacks SuperAnnotate's self-serve software platform flexibility. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/appen-com.md) |
| 3 | [Scale](https://openaitools.app/fr/tool/scale) | 616 915 | +12,5 % | Tarifs sur demande | Offre un étiquetage de niveau entreprise et une évaluation de modèles à grande échelle, mais nécessite souvent des budgets plus élevés que Labelbox. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/scale.md) |
| 4 | [Weights & Biases (CoreWeave Forge)](https://openaitools.app/fr/tool/prompts) | 315 624 | -80,2 % | Freemium, Tarifs sur demande, Gratuit | Exceptional for ML experiment tracking and LLM evaluation, but does not provide traditional computer vision data labeling environments. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/prompts.md) |
| 5 | [Encord](https://openaitools.app/fr/tool/encord-com) | 244 204 | +9,4 % | Tarifs sur demande | Excellente infrastructure de données multimodales pour la vision par ordinateur, mais il lui manque certains outils de gestion de projets d'entreprise de SuperAnnotate. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/encord-com.md) |
| 6 | [Defined.ai](https://openaitools.app/fr/tool/definedcrowd-com) | 146 251 | -21 % | Tarifs sur demande | Strong enterprise data collection and annotation services, but focuses more on managed datasets than self-serve tooling. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/definedcrowd-com.md) |
| 7 | [Label Studio](https://openaitools.app/fr/tool/label-studio) | 137 199 | -16,1 % | Tarifs sur demande, Gratuit | Étiquetage de données open source puissant et hautement personnalisable, mais nécessite un auto-hébergement et manque de flux de travail d'entreprise gérés prêts à l'emploi. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/label-studio.md) |
| 8 | [Voxel51](https://openaitools.app/fr/tool/voxel51-com) | 117 715 | -8,2 % | Tarifs sur demande | Recherche et curation de jeux de données visuels de premier ordre pour la vision par ordinateur, mais moins axé sur l'annotation textuelle et multimodale manuelle. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/voxel51-com.md) |
| 9 | [Confident AI](https://openaitools.app/fr/tool/confident-ai) | 83 400 | -3,3 % | Freemium, Payant, Tarifs sur demande | Focuses strictly on LLM evaluation, testing, and observability rather than raw data annotation and training dataset curation. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/confident-ai.md) |
| 10 | [BasicAI Cloud](https://openaitools.app/fr/tool/basicai-cloud) | 21 670 | -13,1 % | Freemium, Enterprise Quote | Offre une annotation efficace des données d'entraînement et des services gérés, mais dispose d'un écosystème plus restreint que SuperAnnotate. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/basicai-cloud.md) |

---
Source : https://openaitools.app/fr/compare/labelbox-vs-super-annotate

More Markdown: [Catégories](https://openaitools.app/fr/categories.md) · [Classements de trafic](https://openaitools.app/fr/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/fr/llms.txt)